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Enregistrement W4401879184 · doi:10.62901/j-ikhsan.v3i1.92

ETIKA ILMUWAN DALAM KERANGKA FILSAFAT ILMU

2024· article· id· W4401879184 sur OpenAlexaff
Susanna Susanna, Syamsul Rijal Syamsul Rijal

Notice bibliographique

RevueJurnal Ikhtibar Nusantara. · 2024
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Character Development
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Etika dalam pendidikan merupakan elemen kunci yang menjaga integritas akademik, keadilan, dan kepercayaan dalam proses belajar mengajar. Di era modern, dengan kemajuan teknologi dan globalisasi, pentingnya etika semakin meningkat. Etika membantu menciptakan lingkungan belajar yang adil, inklusif, dan mendukung, serta memainkan peran penting dalam pembentukan karakter siswa. Kasus-kasus seperti plagiarisme, manipulasi data, dan publikasi di jurnal predator menyoroti tantangan etika yang dihadapi oleh institusi pendidikan. Pendidikan dan pelatihan etika, serta kebijakan yang jelas dan pengawasan ketat, sangat penting untuk mengatasi tantangan ini dan memastikan bahwa pendidikan berjalan dengan integritas dan tanggung jawab. Namun, implementasi etika dalam pendidikan menghadapi berbagai tantangan di era modern. Teknologi digital memudahkan plagiarisme, sementara tekanan akademik mendorong kecurangan. Globalisasi membawa keragaman nilai budaya, yang dapat menimbulkan dilema dalam penerapan standar etika yang seragam. Media sosial juga menghadirkan risiko penyalahgunaan dan masalah privasi. Untuk mengatasi tantangan ini, strategi seperti penggunaan teknologi dengan bijak, membangun budaya etis, dan memberikan penghargaan kepada perilaku etis diperlukan. Dengan pendekatan yang tepat, etika dalam pendidikan dapat berfungsi sebagai landasan untuk menciptakan lingkungan akademik yang adil dan bertanggung jawab, memastikan perkembangan ilmu pengetahuan yang bermanfaat bagi masyarakat.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,009

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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